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collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
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namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
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from collections import namedtuple
print '定义一个坐标'
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print '定义一个圆'
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
c = Circle(1,2,3)
print '圆的坐标:',c.x,'',c.y,'半径:',c.r
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list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈
deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
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print '队列'
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
print
l = q.popleft()
print q.pop()
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使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict
默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的
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from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
print dd['key2']
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使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict
OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序
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print '使dict变得有序化的函数OrderedDict'
from collections import OrderedDict
d = dict([('a',1),('b',2),('c',3)])
print d
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
#od = OrderedDict()
od['z']=4
od['y']=5
od['x']=6
print list(od.keys())
print 'OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key'
from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

print 'Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数'
from collections import Counter
c = Counter()
for ch in 'programming':
    c[ch] = c[ch] + 1
print c
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Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次
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Base64是一种通过查表的编码方法，不能用于加密，即使使用自定义的编码表也不行
Base64适用于小段内容的编码，比如数字证书签名、Cookie的内容等
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import base64
print base64.b64encode(b'binary string')
print base64.b64decode(b'YmluYXJ5AHN0cmluZw==')




